公开(公告)号：CN113283373A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110642003.5

申请日：2021-06-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张若琦 ,  吴小鹰 ,  朱业安 ,  张丽 ,  张琳 ,  侯文生 ,  陈琳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用于增强深度相机检测肢体运动参数的方法，属于人体姿态信息检测领域。该方法包括：利用深度相机采集人体的肢体运动数据；S2：当检测到采集的人体肢体运动数据出现某一时刻后的所有标志点缺失现象，即数据量不足，利用训练好的带有注意力机制的神经网络对缺失的数据进行预测重构，得到完整骨骼三维坐标数据；当检测到采集的人体肢体运动数据出现某一时刻的部分标志点缺失现象，即某些时刻个别骨骼关节点三维坐标数据缺失，利用训练好的带有注意力机制的神经网络对缺失的数据点进行补全，最终得到完整骨骼三维坐标数据。本发明实现了非接触式人体自由运动检测且有效消除了使用深度相机采集数据时可能出现的数据缺失的问题。

公开(公告)号：CN113283373B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202110642003.5

申请日：2021-06-09

Applicant: 重庆大学

Inventor： 张若琦 ,  吴小鹰 ,  朱业安 ,  张丽 ,  张琳 ,  侯文生 ,  陈琳

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用于增强深度相机检测肢体运动参数的方法，属于人体姿态信息检测领域。该方法包括：利用深度相机采集人体的肢体运动数据；S2：当检测到采集的人体肢体运动数据出现某一时刻后的所有标志点缺失现象，即数据量不足，利用训练好的带有注意力机制的神经网络对缺失的数据进行预测重构，得到完整骨骼三维坐标数据；当检测到采集的人体肢体运动数据出现某一时刻的部分标志点缺失现象，即某些时刻个别骨骼关节点三维坐标数据缺失，利用训练好的带有注意力机制的神经网络对缺失的数据点进行补全，最终得到完整骨骼三维坐标数据。本发明实现了非接触式人体自由运动检测且有效消除了使用深度相机采集数据时可能出现的数据缺失的问题。